BG value stats by hour

BGvalue_Summary
##    time3 min     mean  max         sd
## 1  00:00 141 229.0000  286  77.311060
## 2  01:00 133 140.0000  147   9.899495
## 3  02:00  91 152.0000  213  86.267027
## 4  03:00  53  53.0000   53        NaN
## 5  04:00 Inf      NaN -Inf        NaN
## 6  05:00  62 156.5000  251 133.643182
## 7  06:00 183 183.0000  183        NaN
## 8  07:00  68  68.0000   68        NaN
## 9  08:00 226 226.0000  226        NaN
## 10 09:00 152 179.3333  218  34.428670
## 11 10:00 153 155.5000  158   3.535534
## 12 11:00 111 142.0000  159  26.888659
## 13 12:00 Inf      NaN -Inf        NaN
## 14 13:00 Inf      NaN -Inf        NaN
## 15 14:00  75  75.0000   75        NaN
## 16 15:00 Inf      NaN -Inf        NaN
## 17 16:00 Inf      NaN -Inf        NaN
## 18 17:00  64 122.5000  181  82.731493
## 19 18:00  73 107.5000  142  48.790368
## 20 19:00  88 193.5000  299 149.199531
## 21 20:00 100 166.0000  232  93.338095
## 22 21:00  58 131.2500  245  79.859773
## 23 22:00 145 215.7500  261  50.195451
## 24 23:00 118 118.0000  118        NaN
## 25 00:00 120 120.0000  120        NaN

BG value stats by day

BGvalue_SummaryDaily
##        Date2 min     mean max        sd
## 1 2020-01-04  53 133.6250 299 77.239770
## 2 2020-01-05 113 183.0000 260 71.128991
## 3 2020-01-06 153 192.5000 232 55.861436
## 4 2020-01-07  62 142.6000 219 75.606217
## 5 2020-01-08 145 151.5000 158  9.192388
## 6 2020-01-09 109 160.3333 213 52.012819
## 7 2020-01-11  64 159.0000 245 65.479004
## 8 2020-01-12  68 150.3333 261 81.700673
## 9 2020-01-13 152 219.0000 286 94.752309

Sensor value stats by hour

Sensorvalue_Summary
##    time3 min     mean max       sd
## 1  00:00 116 209.4524 300 60.10446
## 2  01:00  52 162.0238 262 58.82319
## 3  02:00  45 145.2143 224 53.38563
## 4  03:00  51 147.6310 209 47.15618
## 5  04:00  53 158.8452 291 64.56686
## 6  05:00  48 147.8250 238 56.89337
## 7  06:00  71 146.0759 225 42.61569
## 8  07:00  40 133.9861 229 61.65499
## 9  08:00  49 146.0769 226 52.96087
## 10 09:00  58 169.9306 243 54.65057
## 11 10:00  68 169.8507 288 58.68128
## 12 11:00 108 171.9639 284 46.75688
## 13 12:00 115 164.2976 237 28.48072
## 14 13:00  70 175.7561 292 54.55127
## 15 14:00  60 129.8056 294 64.62560
## 16 15:00  48 108.6667 212 36.39339
## 17 16:00  80 148.4833 239 46.42928
## 18 17:00  53 152.4576 227 53.75273
## 19 18:00  48 159.5116 387 88.97769
## 20 19:00  40 181.5326 400 88.94540
## 21 20:00  65 183.2195 305 66.77196
## 22 21:00  82 132.4603 249 50.59639
## 23 22:00  87 156.6716 254 49.63668
## 24 23:00 149 229.1667 318 46.60339
## 25 00:00 122 226.1429 317 67.29932

BG high (>150) count

BGHigh_Count
##    time3 BG.Reading..mg.dL.
## 1  00:00                  2
## 2  02:00                  1
## 3  05:00                  1
## 4  06:00                  1
## 5  08:00                  1
## 6  09:00                  3
## 7  10:00                  2
## 8  11:00                  2
## 9  17:00                  1
## 10 19:00                  1
## 11 20:00                  1
## 12 21:00                  1
## 13 22:00                  3

BG very high (>240) count

BGveryHigh_Count
##   time3 BG.Reading..mg.dL.
## 1 00:00                  2
## 2 05:00                  1
## 3 19:00                  1
## 4 21:00                  1
## 5 22:00                  1

BG low (<80) count

BGLow_Count
##   time3 BG.Reading..mg.dL.
## 1 03:00                  1
## 2 05:00                  1
## 3 07:00                  1
## 4 14:00                  1
## 5 17:00                  1
## 6 18:00                  1
## 7 21:00                  1

BG good value count (>80 and <150)

BGgood_Count
##    time3 BG.Reading..mg.dL.
## 1  00:00                  1
## 2  01:00                  2
## 3  02:00                  1
## 4  11:00                  1
## 5  18:00                  1
## 6  19:00                  1
## 7  20:00                  1
## 8  21:00                  2
## 9  22:00                  1
## 10 23:00                  1
## 11 00:00                  1

Temp Basal = 0 count

tempBasal_count
## NULL

Suspend basal on low count

suspendBasal_Count
##    time3 Alarm
## 1  02:00     2
## 2  05:00     2
## 3  06:00     2
## 4  07:00     5
## 5  08:00     3
## 6  09:00     3
## 7  13:00     1
## 8  14:00     6
## 9  15:00     2
## 10 16:00     2
## 11 17:00     1
## 12 18:00     4
## 13 19:00     1
## 14 20:00     2
## 15 21:00     2
## 16 22:00     1

BG value by time and date with mean values

BGvalue_timeDaytable
##     time 2020-01-04 2020-01-05 2020-01-06 2020-01-07 2020-01-08 2020-01-09
## 1  00:00    120.000        260        NaN      141.0        NaN        NaN
## 2  01:00        NaN        133        NaN        NaN        NaN        NaN
## 3  02:00        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN   213.0000
## 4  03:00     53.000        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
## 5  04:00        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
## 6  05:00        NaN        NaN        NaN       62.0        NaN        NaN
## 7  06:00        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
## 8  07:00        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
## 9  08:00        NaN        226        NaN        NaN        NaN        NaN
## 10 09:00    168.000        NaN        NaN      218.0        NaN        NaN
## 11 10:00        NaN        NaN      153.0        NaN      158.0        NaN
## 12 11:00    111.000        NaN        NaN        NaN        NaN   159.0000
## 13 12:00        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
## 14 13:00        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
## 15 14:00        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
## 16 15:00        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
## 17 16:00        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
## 18 17:00        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
## 19 18:00    142.000        NaN        NaN       73.0        NaN        NaN
## 20 19:00    299.000        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
## 21 20:00        NaN        NaN      232.0        NaN        NaN        NaN
## 22 21:00     58.000        113        NaN        NaN        NaN   109.0000
## 23 22:00        NaN        NaN        NaN      219.0      145.0        NaN
## 24 23:00    118.000        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
## 25  mean    133.625        183      192.5      142.6      151.5   160.3333
##    2020-01-11 2020-01-12 2020-01-13     mean
## 1         NaN        NaN        286 201.7500
## 2         147        NaN        NaN 140.0000
## 3         NaN    91.0000        NaN 152.0000
## 4         NaN        NaN        NaN  53.0000
## 5         NaN        NaN        NaN      NaN
## 6         NaN   251.0000        NaN 156.5000
## 7         183        NaN        NaN 183.0000
## 8         NaN    68.0000        NaN  68.0000
## 9         NaN        NaN        NaN 226.0000
## 10        NaN        NaN        152 179.3333
## 11        NaN        NaN        NaN 155.5000
## 12        156        NaN        NaN 142.0000
## 13        NaN        NaN        NaN      NaN
## 14        NaN        NaN        NaN      NaN
## 15        NaN    75.0000        NaN  75.0000
## 16        NaN        NaN        NaN      NaN
## 17        NaN        NaN        NaN      NaN
## 18         64   181.0000        NaN 122.5000
## 19        NaN        NaN        NaN 107.5000
## 20        NaN    88.0000        NaN 193.5000
## 21        NaN   100.0000        NaN 166.0000
## 22        245        NaN        NaN 131.2500
## 23        NaN   249.5000        NaN 204.5000
## 24        NaN        NaN        NaN 118.0000
## 25        159   137.9375        219 164.3884
#heatmap
#heatmaps
executeSavedPlot(data = allData, plotName = "meanBGheat_hist", libraryPath = libraryPath,
                 numberDays = numberDays,changeParam.list = changeParam.list)
## Loading required package: reshape2

Sensor value by time and date with mean values

SGvalue_timeDaytable
##     time 2020-01-04 2020-01-05 2020-01-06 2020-01-07 2020-01-08 2020-01-09
## 1  00:00        NaN  241.66667  271.41667  126.66667  290.58333  182.50000
## 2  01:00        NaN  118.75000  222.75000  115.25000  244.75000  163.66667
## 3  02:00        NaN  125.91667  187.16667   83.25000  202.41667  165.16667
## 4  03:00        NaN  152.58333  166.91667   54.66667  166.50000  177.08333
## 5  04:00        NaN  193.00000  163.00000   54.08333  137.50000  106.75000
## 6  05:00        NaN  201.25000  141.25000   52.91667  118.75000  117.91667
## 7  06:00        NaN  175.14286  113.25000  136.33333  100.91667  204.08333
## 8  07:00        NaN        NaN   93.91667  182.00000   91.00000  219.50000
## 9  08:00        NaN  168.33333   93.75000  226.00000   84.83333  213.83333
## 10 09:00        NaN   75.75000        NaN  222.50000  159.08333  208.33333
## 11 10:00        NaN   95.41667  133.85714  205.83333  138.50000        NaN
## 12 11:00        NaN  162.33333  164.83333  171.50000  125.66667  123.27273
## 13 12:00        NaN  141.83333  155.66667  155.41667  145.83333  154.41667
## 14 13:00        NaN  213.75000  181.00000  153.66667  138.16667  245.58333
## 15 14:00        NaN  201.50000  115.08333  100.83333   69.83333  202.75000
## 16 15:00        NaN  145.66667   94.91667  138.33333   62.16667  103.08333
## 17 16:00        NaN  103.33333  132.33333  191.00000  194.00000        NaN
## 18 17:00        NaN   76.25000  201.41667  140.08333  202.08333        NaN
## 19 18:00   143.5000  117.83333  231.08333   73.41667  169.16667  326.33333
## 20 19:00   212.4167  161.33333  229.08333  213.58333  156.50000  281.58333
## 21 20:00   262.1667  180.75000  181.20000  269.50000  104.83333  142.91667
## 22 21:00   166.5000  103.91667  134.08333  226.83333   82.00000   93.58333
## 23 22:00        NaN  114.58333  159.75000  225.58333  172.50000  150.83333
## 24 23:00        NaN  212.75000  275.08333  188.00000  285.16667  170.83333
## 25  mean   196.1458  151.46273  167.07857  154.46875  151.78125  178.76299
##    2020-01-11 2020-01-12 2020-01-13     mean
## 1         NaN  144.33333   267.4167 217.7976
## 2         NaN   77.66667   191.3333 162.0238
## 3         NaN   59.91667   192.6667 145.2143
## 4         NaN  132.08333   183.5833 147.6310
## 5         NaN  266.41667   191.1667 158.8452
## 6         NaN  209.00000   214.0833 150.7381
## 7         NaN  116.66667   188.2500 147.8061
## 8         NaN   47.75000   169.7500 133.9861
## 9         NaN  106.25000   167.9167 151.5595
## 10        NaN  214.75000   139.1667 169.9306
## 11        NaN  263.25000   167.2500 167.3512
## 12        NaN  271.08333   181.0000 171.3842
## 13        NaN  184.75000   212.1667 164.2976
## 14        NaN   93.91667   209.9000 176.5690
## 15        NaN   88.83333        NaN 129.8056
## 16        NaN  107.83333        NaN 108.6667
## 17        NaN  121.75000        NaN 148.4833
## 18   56.33333  173.50000        NaN 141.6111
## 19   54.50000  146.91667        NaN 157.8438
## 20   40.83333   99.00000   101.6667 166.2222
## 21        NaN        NaN   140.8333 183.1714
## 22        NaN        NaN   102.4167 129.9048
## 23        NaN  237.00000   118.0000 168.3214
## 24        NaN  238.16667   234.1667 229.1667
## 25   50.55556  154.58333   177.5123 153.5946
#heatmap
#heatmaps
executeSavedPlot(data = allData, plotName = "meanSGheat_hist", libraryPath = libraryPath,
                 numberDays = numberDays,changeParam.list = changeParam.list)

Interactive Plots

linePlots

barplots hourly

every 3 hours barplots

###daily barplots

boxplots hourly

3hour boxplots

daily boxplots